A deep-learning strategy to identify cell types across species from high-density extracellular recordings

细胞外 深度学习 计算机科学 计算生物学 生物 人工智能 神经科学 细胞生物学
作者
Maxime Beau,David J. Herzfeld,Francisco Naveros,Marie E. Hemelt,F D'Agostino,Marlies Oostland,Álvaro Sánchez‐López,Young Yoon Chung,Michael Maibach,Stephen Kyranakis,Hannah Stabb,M. Gabriela Martínez Lopera,Agoston Lajko,Marie Zedler,Shogo Ohmae,Nathan J. Hall,Beverley A. Clark,Dana Cohen,Stephen G. Lisberger,Dimitar Kostadinov
标识
DOI:10.1101/2024.01.30.577845
摘要

Abstract High-density probes allow electrophysiological recordings from many neurons simultaneously across entire brain circuits but don’t reveal cell type. Here, we develop a strategy to identify cell types from extracellular recordings in awake animals, revealing the computational roles of neurons with distinct functional, molecular, and anatomical properties. We combine optogenetic activation and pharmacology using the cerebellum as a testbed to generate a curated ground-truth library of electrophysiological properties for Purkinje cells, molecular layer interneurons, Golgi cells, and mossy fibers. We train a semi-supervised deep-learning classifier that predicts cell types with greater than 95% accuracy based on waveform, discharge statistics, and layer of the recorded neuron. The classifier’s predictions agree with expert classification on recordings using different probes, in different laboratories, from functionally distinct cerebellar regions, and across animal species. Our classifier extends the power of modern dynamical systems analyses by revealing the unique contributions of simultaneously-recorded cell types during behavior.
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